prueba de hipótesis de dos muestras

Question

Tengo dos muestras con diferente cantidad de elementos y me pregunto cómo hacer la prueba t.en R para ver si es la misma distribución entre ellas. Mi profesor tenía un ejemplo, pero allí las muestras tenían la misma cantidad de elemento y tomó la muestra1 - muestra2 y luego comprobar para mu = 0.

¿Cómo lo hago con dos longitudes diferentes de las muestras?

Answer 1

Si los tamaños de las muestras difieren, no hay diferencia en el código R. R cuenta el número de elementos en cada uno de los dos vectores de datos y los utiliza para $n_1$ y $n_2$ .

Aquí hay un ejemplo en el que he generado dos vectores de diferente longitud a partir de diferentes distribuciones normales. Las medias son diferentes, por lo que esperamos un valor P pequeño. Estoy haciendo una prueba de 2 lados.

Por defecto R hace una prueba de Welch (varianzas separadas). Si se tratara de una prueba t de dos muestras combinadas, tendríamos df = 10 + 12 - 2 = 20. La salida de la prueba de abajo tiene un df más pequeño. Si se utiliza el parámetro 'var.eq=T', se obtendría una prueba combinada con df=20.

Una peculiaridad de R es que los tamaños de las muestras no se indican en la salida. Pero podría obtenerlos en el caso siguiente con 'length(x1)' y 'length(x2)' (no se muestra a continuación).

Si usas la semilla mostrada, obtendrás los mismos datos falsos que yo. Si cambias (u omites) la sentencia 'set.seed', obtendrás datos diferentes y resultados de prueba algo distintos.

`> set.seed(1234)

x1 = rnorm(15, 100, 10); x2 = rnorm(10, 115, 12) t.test(x1, x2)

    Welch Two Sample t-test

data: x1 and x2 t = -3.9081, df = 15.868, p-value = 0.001270 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -26.52207 -7.85962 sample estimates: mean of x mean of y 96.62703 113.81788`